本文關(guān)鍵詞：局部特征與全局特征結(jié)合的HMM靜態(tài)手勢識別

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【摘要】：針對靜態(tài)手勢識別問題,提出了一種綜合考慮局部形狀與全局輪廓的隱馬爾科夫模型(HMM)靜態(tài)手勢識別算法。該算法提取局部形狀熵特征與上層輪廓特征分別作為訓練數(shù)據(jù)訓練每類手勢的HMM參數(shù)。測試時,先憑借局部形狀熵特征得出初步識別結(jié)果,然后根據(jù)初步識別結(jié)果的模糊性,附加與局部特征互補的上層輪廓特征進行再識別,得出最終識別結(jié)果。實驗結(jié)果表明,該算法對于形狀差異占主導地位的手勢庫有很好的效果,并且將靜態(tài)手勢的空間序列模擬成時間序列使得靜態(tài)手勢識別具有空間尺度不變性;同時該算法合理控制特征維數(shù),一定程度上弱化了HMM訓練時間長的弊端,加快了識別的速度。
【作者單位】： 哈爾濱商業(yè)大學計算機與信息工程學院;哈爾濱商業(yè)大學科研處;
【基金】：黑龍江省自然科學基金(F201245)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 本文受黑龍江省自然科學基金(F201245)資助。1概述手勢識別是人機交互及計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,它被廣泛應用于如電腦體感游戲、機械控制、現(xiàn)實增強、智慧家居、輔助系統(tǒng)、手語溝通與虛擬現(xiàn)實等各種領(lǐng)域。手勢是最原始的溝通方式,與自然語言相同,手勢語言也能表達復雜

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;新型手勢識別技術(shù)可隔著口袋操作手機[J];電腦編程技巧與維護;2014年07期

2 任海兵,祝遠新,徐光，

本文編號：1151887